- * 프린트는 Chrome에 최적화 되어있습니다. print
- 우리 연구실의 연구분야는 전자공학과 컴퓨터과학이 만나는 곳에 있습니다
- 연구 키워드: 가속기 설계, 이머징 기술 위한 아키텍처 및 설계도구 (인공지능/기계학습, 프로세싱-인-메모리, 암호 가속기), 딥뉴럴넷 양자화, 등
- 우리 연구실은 특히 설계자동화 (EDA) 분야에서 활발한 논문발표, 산학협력, 국제협력을 진행하고 있습니다!
- ICCL's research is at the intersection of Computer Science (CS) and EE (Electrical Engineering).
- Research Keywords: Accelerator Design, Architecture and Tools for Emerging Technology (AI/ML, Processing-in-Memory, Cryptography), Embedded Machine Learning (e.g., Quantization), and more
- We are active in the Electronic Design Automation (EDA) community, with strong academic presence, industrial collaboration, and international networking.
Major research field
Accelerator Design, Architecture and Tools for Emerging Technology (AI/ML, Processing-in-Memory, Cryptography), DNN Quantization
Desired field of research
Architecture and Tools for High-Performance Computing, Coarse-Grained Reconfigurable Architecture, Neuromorphic Systems, Quantum Computing
Research Keywords and Topics
가속기 설계
이머징 기술을 위한 아키텍처 및 컴파일러
인공지능/기계학습 가속기
프로세싱-인-메모리
암호 가속기
내장형 기계학습 (네트워크 양자화)
Accelerator Design
Architecture and Tools for Emerging Technology
AI/ML Accelerator
Processing-in-Memory
Cryptography Accelerator
Embedded Machine Learning (e.g., DNN Quantization)
Research Publications
MORE- Non-Uniform Step Size Quantization for Accurate Post-Training Quantization, Sangyun Oh, Hyeonuk Sim, Jounghyun Kim and Jongeun Lee, Proc. of European Conference on Computer Vision (ECCV), October, 2022.
- SparTANN: Sparse Training Accelerator for Neural Networks with Threshold-based Sparsification, Hyeonuk Sim, Jooyeon Choi and Jongeun Lee, Proc. of ACM/IEEE International Symposium on Low Power Electronics and Design (ISLPED), August, 2020.
- Learning to Predict IR Drop with Effective Training for ReRAM-based Neural Network Hardware, Sugil Lee, Mohammed Fouda, Jongeun Lee, Ahmed Eltawil and Fadi Kurdahi, Proc. of the 57th Annual ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), July, 2020.
- Cost-effective Stochastic MAC Circuits for Deep Neural Networks, Hyeonuk Sim and Jongeun Lee, Neural Networks, 117, pp. 152-162, Elsevier, September, 2019.
Patents
- 세밀한 정밀도 조정이 가능한 곱셈누적기, 이종은 외 1인, 대한민국 특허 10-2037043, 등록일 2019년 10월 22일.
- 반복 지수 양자화 기법 및 이를 이용한 딥뉴럴 네트워크 하드웨어 장치, 이종은 외 2인, 대한민국 및 미국 특허 출원중.
국가과학기술표준분류
- ED. 전기/전자
- ED04. 반도체소자·시스템
- ED0407. 설계 Tool
국가기술지도분류
- 정보-지식-지능화 사회 구현
- 010400. 반도체/나노 신소자 기술
녹색기술분류
- 고효율화기술
- 전력효율성 향상
- 323. 그린 IT기술
6T분류
- IT 분야
- 핵심부품
- 010112. 집적회로기술